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一种用于大规模模块化多电平变换器预测性维护调度的高效故障概率预测模型
A Tractable Failure Probability Prediction Model for Predictive Maintenance Scheduling of Large-Scale Modular-Multilevel-Converters
| 作者 | Jianfeng Fu · Saeed Peyghami · Alfredo Núñez · Frede Blaabjerg · Bart De Schutter |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2023年5月 |
| 技术分类 | 可靠性与测试 |
| 技术标签 | 可靠性分析 故障诊断 多电平 功率模块 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | 模块化多电平变换器 预测性维护 失效概率 任务剖面 维护调度 可靠性 电力电子 |
语言:
中文摘要
针对模块化多电平变换器（MMC）的预测性维护，本文提出了一种高效的故障概率预测模型。该模型综合考虑了任务剖面（Mission Profiles）和维护决策对未来故障概率的影响，旨在优化大规模电力电子系统的维护调度策略，提升系统运行的可靠性与经济性。
English Abstract
Predictive maintenance scheduling of modular-multilevel-converters (MMCs) requires estimations of the failure probabilities of MMCs during a period of time in the future. Particularly, the predicted future failure probabilities are influenced by two main factors, the mission profiles of the MMCs and the maintenance decisions on the MMCs during the prediction period. This paper proposes a failure p...
S
SunView 深度解读
该研究对于阳光电源的大功率集中式光伏逆变器及大型储能系统（如PowerTitan系列）具有重要参考价值。随着阳光电源产品向高压、大功率及模块化方向发展，MMC拓扑的应用日益广泛。该模型提出的基于任务剖面的故障预测方法，可深度集成至iSolarCloud智能运维平台，实现从“事后维修”向“预测性维护”的转型。建议研发团队将此模型应用于大型储能PCS的寿命评估与维护调度，通过精准预测模块故障概率，降低运维成本，提升电站全生命周期的可用率。